Chú thích video cho AI thông minh

Gắn nhãn và chuẩn bị dữ liệu đào tạo với Dịch vụ Chú thích Video cho Thị giác Máy tính

Khách hàng nổi bật

Tại sao Dịch vụ Chú thích Video lại cần thiết cho Thị giác Máy tính?

Bạn đã bao giờ xem xét cách AI, thiết lập ML và máy móc dựa trên thị giác máy tính có thể chủ động xác định các thực thể video cụ thể và thực hiện các hành động, theo đó chưa? Đây là nơi chú thích video xuất hiện, cho phép các hệ thống thông minh nhận dạng và xác định các đối tượng, mẫu và hơn thế nữa, dựa trên dữ liệu được gắn nhãn được cung cấp cho chúng.

Vẫn không chắc chắn về lý do tại sao chú thích video lại có ý nghĩa! Chà, nếu bạn đã từng cân nhắc việc sở hữu một chiếc ô tô tự lái, thì việc hiểu rõ các yếu tố thực tế của chú thích video hoàn toàn có ý nghĩa. Có thể là đào tạo xe tự hành để phát hiện chướng ngại vật, người đi bộ và chướng ngại vật giỏi trong việc xác định tư thế và hoạt động, chú thích video có vai trò nhất định trong việc đào tạo hầu hết mọi mô hình AI nhạy bén.

Chú thích Hình ảnh

Nếu bạn vẫn còn bối rối về cách hoạt động của toàn bộ tiền đề, đây là một ví dụ tự giải thích:

Hãy tưởng tượng việc đào tạo cơ sở dữ liệu kiến ​​thức về ô tô tự lái trước khi công bố nguyên mẫu. Để có thể hoạt động ở công suất cao nhất, xe tự hành phải có khả năng xác định tín hiệu, con người, rào chắn, chướng ngại vật và các thực thể khác để lái qua một cách chính xác và chính xác. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể thành hiện thực nếu mô hình học máy & thị giác máy tính có thể học bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn, cuối cùng được sử dụng để đào tạo các thuật toán.

Ghi chú và gắn nhãn video - Cảm ứng của con người cho trí tuệ nhân tạo của bạn

Truyện ngắn - Shaip cho phép bạn truy cập một số giải pháp chú thích video tiên tiến nhất để tạo ra các mô hình lý tưởng và thông minh cao. Là một công ty chú thích video, Shaip cho mượn sức mạnh đào tạo mô hình hiệu quả nhất cho các thiết lập cụ thể cho mục tiêu của bạn, được củng cố thêm với các công cụ khai thác dữ liệu, nhóm gắn nhãn dữ liệu nội bộ và khả năng cung cấp nhiều công cụ chú thích video cho phù hợp mọi trường hợp sử dụng có liên quan.

Nếu bạn thuê ngoài các yêu cầu về chú thích video cho Shaip, bạn có thể sử dụng các tài nguyên sau:

Dịch vụ chú thích video
  • Khả năng xử lý các video dài hơn và trích xuất thông tin
  • Phối cảnh chú thích tự động để có thời gian tiếp thị nhanh hơn
  • Truy cập vào nhãn từng khung hình
  • Mức độ phù hợp theo ngành cụ thể
  • Độ chính xác cao hơn
  • Khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu

Chuyên môn của chúng tôi

Dán nhãn video hiệu quả được thực hiện dễ dàng

Chụp từng đối tượng trong video, từng khung hình và chú thích đối tượng đó để làm cho các đối tượng chuyển động có thể được máy móc nhận dạng bằng các dịch vụ ghi nhãn video nâng cao của chúng tôi. Chúng tôi có công nghệ và kinh nghiệm để cung cấp các giải pháp gắn nhãn video giúp bạn có bộ dữ liệu được gắn nhãn toàn diện cho tất cả các nhu cầu gắn nhãn video của bạn. Chúng tôi giúp bạn xây dựng mô hình thị giác máy tính của mình một cách chính xác và với mức độ chính xác mong muốn. Xác định trường hợp sử dụng của bạn và để Shaip thực hiện công việc nâng cấp năng lượng cho các mô hình thị lực, với các công cụ sau theo ý của chúng tôi:

Hộp giới hạn

Hộp giới hạn

Được cho là kỹ thuật chú thích video đáng tin cậy nhất, chú thích của Bound Box liên quan đến việc lý tưởng hóa các hình chữ nhật tưởng tượng để phát hiện các đối tượng.

Chú thích Đa giác

Chú thích Đa giác

Đối với phân loại cảnh và đối tượng, nếu có các thực thể có hình dạng bất thường đang chơi, thì chú thích đa giác khá hữu ích, vì nó chính xác hơn các hộp giới hạn.

Phân đoạn ngữ nghĩa

Phân đoạn ngữ nghĩa

Nếu bạn muốn phát triển các AI có tầm nhìn máy tính được nhắm mục tiêu và chính xác hơn, bạn có thể muốn xem xét phân đoạn ngữ nghĩa, liên quan đến việc phân loại hình ảnh ở cấp độ pixel.

Chú thích Keypoint

Chú thích Keypoint

Các thiết lập bảo mật sinh trắc học như nhận diện khuôn mặt có thể được hưởng lợi từ chú thích Keypoint tập trung vào việc gắn nhãn các biểu cảm của người dùng, các dấu hiệu cụ thể trên khuôn mặt như môi, mũi, mắt và thậm chí là chú thích ở cấp độ di động.

Chú thích hình khối 3D

Chú thích hình khối 3D

Có lẽ là một phiên bản được xác định rõ hơn của chú thích Hộp giới hạn, hình khối 3D được sử dụng để xác định và gắn nhãn các đối tượng theo ba chiều thay vì hai chiều như được cung cấp bởi các hộp giới hạn 2D.

Dòng & Amp; Chú thích Polyline

Chú thích Dòng & Polyline

Kỹ thuật này được triển khai tốt nhất cho các ngành dọc yêu cầu cách tiếp cận phẳng hơn đối với các thực thể gắn nhãn. Nó được sử dụng để chú thích đường ống, đường, đường ray và tập dữ liệu liên quan đến vạch kẻ đường, làn đường, v.v.

Phân loại khung

Phân loại khung

Đối với quy trình công việc dữ liệu liên quan đến video YouTube, chúng tôi triển khai phân loại khung như cách chú thích ưu tiên. Điều này cho phép bạn làm cho video dễ điều hướng hơn, với khả năng bỏ qua khung hình và kiểm soát tốt hơn.

Video của Transcription

Video của Transcription

Nếu bạn muốn tương tác tốt hơn trên video của mình, chúng tôi khuyên bạn nên phiên âm video như một hình thức bổ sung của chú thích, phù hợp nhất để dịch các đoạn âm thanh của video có liên quan thành văn bản.

Chú thích bộ xương

Chú thích bộ xương

Nếu bạn có kế hoạch phát triển các mô hình cho các ứng dụng bảo mật, phân tích thể dục và thể thao, chúng tôi đề xuất và triển khai chú thích bộ xương để xác định và gắn nhãn các tập dữ liệu tập trung vào việc căn chỉnh và định vị cơ thể.

Chú thích nhiều nhãn

Chú thích nhiều nhãn

Đối với một số danh mục được gắn nhãn nhất định, bạn cần phải sửa chữa các danh mục phụ để giảm bớt việc ra quyết định và làm cho phân tích chính xác hơn. Chú thích phiên bản, là một phần của chú thích video nhiều nhãn, giúp bạn làm điều đó bằng cách phân loại thêm các phương tiện như xe buýt, ô tô và hơn thế nữa.

Phân tích dữ liệu video

Phân tích dữ liệu video

Trong trường hợp bạn muốn phân tích nhu cầu chú thích video trước khi lập chiến lược đào tạo chính thức, bạn luôn có thể dựa vào phân tích dữ liệu video của chúng tôi nhằm mục đích giúp bạn lập kế hoạch cho các trường hợp sử dụng tốt hơn, lập kế hoạch các mục tiêu cụ thể cao và cuối cùng cho phép chúng tôi triển khai kỹ thuật chú thích đúng.

Chú thích Tùy chỉnh

Chú thích Tùy chỉnh

Khi quá trình phân tích dữ liệu video kết thúc, chúng tôi thậm chí có thể giúp bạn lập kế hoạch chiến lược chú thích tùy chỉnh, ngay cả khi trường hợp sử dụng của bạn rất khó nắm bắt và yêu cầu chi tiết thêm.

Lý do chọn Shaip làm Đối tác chú thích video đáng tin cậy của bạn

người

người

Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:

  • Hơn 7000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
  • Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
  • Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
  • Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt

Quy trình xét duyệt

Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:

  • Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
  • Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
  • Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng

Nền tảng

Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:

  • Nền tảng end-to-end dựa trên web
  • Chất lượng hoàn hảo
  • TAT nhanh hơn
  • Giao hàng liền mạch

Tại sao bạn nên thuê ngoài Ghi nhãn / Chú thích dữ liệu video

Đội cống hiến

Người ta ước tính rằng các nhà khoa học dữ liệu dành hơn 80% thời gian của họ để làm sạch dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu. Với việc thuê ngoài, nhóm các nhà khoa học dữ liệu của bạn có thể tập trung vào việc tiếp tục phát triển các thuật toán mạnh mẽ để lại phần công việc tẻ nhạt cho chúng tôi.

Khả năng mở rộng

Ngay cả một mô hình Học máy (ML) trung bình cũng sẽ yêu cầu ghi nhãn các khối dữ liệu lớn, điều này đòi hỏi các công ty phải thu hút tài nguyên từ các nhóm khác. Với các chuyên gia tư vấn về chú thích dữ liệu như chúng tôi, chúng tôi cung cấp các chuyên gia miền, những người tận tâm làm việc với các dự án của bạn và có thể dễ dàng mở rộng quy mô hoạt động khi doanh nghiệp của bạn phát triển.

Chất lượng tốt hơn

Các chuyên gia tên miền chuyên dụng, những người chú thích hàng ngày và hàng ngày sẽ - bất kỳ ngày nào - làm một công việc vượt trội so với một nhóm, cần phải đáp ứng các nhiệm vụ chú thích trong lịch trình bận rộn của họ. Không cần phải nói, nó mang lại kết quả tốt hơn.

Loại bỏ thiên vị nội bộ

Lý do tại sao các mô hình AI không thành công, là do các nhóm làm việc về thu thập dữ liệu và chú thích đã vô tình đưa ra sự sai lệch, làm sai lệch kết quả cuối cùng và ảnh hưởng đến độ chính xác. Tuy nhiên, nhà cung cấp chú thích dữ liệu làm tốt hơn công việc chú thích dữ liệu để cải thiện độ chính xác bằng cách loại bỏ các giả định và thiên vị.

Các dịch vụ được cung cấp

Việc thu thập dữ liệu hình ảnh của chuyên gia không phải là việc cần thiết để thiết lập AI toàn diện. Tại Shaip, bạn thậm chí có thể xem xét các dịch vụ sau để làm cho các mô hình trở nên phổ biến hơn bình thường:

Chú thích Văn bản

Chú thích Văn bản
Dịch vụ

Chúng tôi chuyên giúp đào tạo dữ liệu dạng văn bản sẵn sàng bằng cách chú thích các bộ dữ liệu đầy đủ, sử dụng chú thích thực thể, phân loại văn bản, chú thích tình cảm và các công cụ có liên quan khác.

Chú thích âm thanh

Chú thích âm thanh
Dịch vụ

Gắn nhãn các nguồn âm thanh, giọng nói và bộ dữ liệu dành riêng cho giọng nói thông qua các công cụ có liên quan như nhận dạng giọng nói, phân cực người nói, nhận dạng cảm xúc, là những thứ chúng tôi chuyên về lĩnh vực này.

Chú thích Hình ảnh

Chú thích Hình ảnh
Dịch vụ

Chúng tôi tự hào trong việc ghi nhãn, bộ dữ liệu hình ảnh được phân đoạn để đào tạo các mô hình thị giác máy tính. Một số kỹ thuật liên quan bao gồm nhận dạng ranh giới và phân loại hình ảnh.

Hỗ trợ của Chuyên gia chỉ bằng một cú nhấp chuột

Lên kế hoạch nâng tầm khả năng AI về tầm nhìn lên cấp độ tiếp theo! Liên hệ với chúng tôi để được trợ giúp chuyên nghiệp ngay lập tức

Chú thích video là quá trình gắn nhãn các thực thể dành riêng cho video với siêu dữ liệu có liên quan, để làm cho chúng sẵn sàng đào tạo và máy móc có thể nhận biết được.

Gắn nhãn các thực thể trên đường như ô tô, người đi bộ, biển báo đường phố và các yếu tố khác để huấn luyện ô tô tự lái, theo dõi và phân loại tư thế cũng như các điểm chính trên khuôn mặt cho các trò chơi và ứng dụng cụ thể, thậm chí gắn thẻ các thực thể tùy chỉnh để tăng tốc sản xuất thông minh là một số các ví dụ về chú thích video.

Hiện tại, bạn nên chú thích video YouTube bằng cách sử dụng các công cụ chú thích được thuê ngoài như phiên âm video và phân loại khung hình. Không giống như trình chỉnh sửa chú thích do YouTube cung cấp trước đây, các chiến lược thuê ngoài dự kiến ​​sẽ hoạt động tốt hơn trong việc cải thiện mức độ tương tác của người dùng.

Có, bạn có thể chú thích video YouTube bằng cách chủ yếu dựa vào phân loại khung hình và phiên âm video.

Các mô hình và AI của Vision yêu cầu tải trọng dữ liệu đào tạo để học hỏi từ đó nếu bạn muốn chúng có đủ khả năng để đưa ra các quyết định độc lập và chủ động trong tương lai. Do đó, thị giác máy tính cần các thành phần video được chuẩn bị, gắn thẻ và gắn nhãn thích hợp để được cung cấp cùng với các thuật toán để làm cho các mô hình và cuối cùng là AI, dễ cảm nhận hơn.

Máy học như một công nghệ đảm bảo rằng máy móc có khả năng học hỏi từ các mẫu và dữ liệu có thể nhận dạng, không có sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, để điều này trở thành hiện thực, các tập dữ liệu sẵn sàng đào tạo phải được cung cấp cho hệ thống, được xử lý tốt nhất bằng chú thích video.